基于FPGA的实时图像纹理检索技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 图像检索系统的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 图像检索技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像纹理检索的方案论证 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图像纹理检索的总体设计 | 第15-17页 |
| 2.2.1 图像检索的原理 | 第15页 |
| 2.2.2 硬件架构 | 第15-16页 |
| 2.2.3 处理平台 | 第16-17页 |
| 2.3 视频图像的采集缓存及显示 | 第17-21页 |
| 2.3.1 采集图像信息 | 第17-19页 |
| 2.3.2 数据缓存 | 第19-20页 |
| 2.3.3 VGA的结果显示 | 第20-21页 |
| 2.4 图像检索的核心技术 | 第21-26页 |
| 2.4.1 脉冲耦合神经网络PCNN | 第22-24页 |
| 2.4.2 交叉皮层模型ICM | 第24-25页 |
| 2.4.3 脉冲发放皮层模型SCM | 第25-26页 |
| 2.4.4 三种神经网络算法的对比 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 自适应SCM的数字图像签名 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于遗传算法的自适应SCM的研究 | 第27-32页 |
| 3.2.1 传统的遗传算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 传统遗传算法的缺陷及优化 | 第29-31页 |
| 3.2.3 基于GA的自适应SCM的结果 | 第31-32页 |
| 3.3 SCM关键变量的位宽长度优化 | 第32-33页 |
| 3.3.1 内部活动项 | 第32-33页 |
| 3.3.2 动态阈值 | 第33页 |
| 3.4 突触与神经元耦合连接模块 | 第33-36页 |
| 3.4.1 像素阵列 | 第34页 |
| 3.4.2 耦合连接 | 第34-36页 |
| 3.5 神经元周期性发放脉冲模块 | 第36-37页 |
| 3.5.1 迭代循环 | 第36-37页 |
| 3.5.2 动态存储 | 第37页 |
| 3.6 SCM模块的实现及结果分析 | 第37-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 数字图像签名的特征提取 | 第40-49页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 图像检索的索引技术 | 第40-42页 |
| 4.2.1 图像索引的特征 | 第40-41页 |
| 4.2.2 纹理特征的提取算法 | 第41-42页 |
| 4.3 图像签名的特征提取的优化 | 第42-44页 |
| 4.3.1 信息熵的优化 | 第42-43页 |
| 4.3.2 均值残差的优化 | 第43-44页 |
| 4.4 特征提取的实现及效果对比 | 第44-46页 |
| 4.4.1 特征提取算法的实现 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法实现效果的对比 | 第45页 |
| 4.4.3 算法处理速度的对比 | 第45-46页 |
| 4.5 图像纹理特征的提取及结果分析 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实时图像相似性度量及纹理检索 | 第49-64页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 纹理检索的相似性度量 | 第49-52页 |
| 5.2.1 相似性度量算法 | 第49-50页 |
| 5.2.2 欧氏距离的改进 | 第50-52页 |
| 5.3 纹理特征检索识别的优化 | 第52-53页 |
| 5.3.1 样本图像的特征向量的优化 | 第52-53页 |
| 5.3.2 并行与串行计算方式的转换 | 第53页 |
| 5.4 相似性度量模块的实现及结果分析 | 第53-55页 |
| 5.4.1 相似性度量的FPGA实现 | 第54页 |
| 5.4.2 相似性度量的资源使用率 | 第54-55页 |
| 5.4.3 相似性度量的结果分析 | 第55页 |
| 5.5 实时图像纹理检索的结果及分析 | 第55-63页 |
| 5.5.1 实时图像纹理检索的FPGA实现 | 第55-58页 |
| 5.5.2 处理速度及资源利用率的分析 | 第58-59页 |
| 5.5.3 自适应SCM的性能分析 | 第59-61页 |
| 5.5.4 数字图像签名算法的效果分析 | 第61-62页 |
| 5.5.5 特征提取算法的效果分析 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
